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Enregistrement W4247225676 · doi:10.5194/cp-2017-93

Modelling tree-ring cellulose δ <sup>18</sup> O variations of two temperature-sensitive tree species from North and South America

2017· preprint· en· W4247225676 sur OpenAlexaboutno aff
Aliénor Lavergne, Fabio Gennaretti, Camille Risi, Valérie Daux, Étienne Boucher, Martine M. Savard, Maud Naulier, Ricardo Villalba, Christian Bégin, Joël Guiot

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésδ18OFractionationEnvironmental scienceIsotopes of oxygenAtmospheric sciencesStable isotope ratioLatitudePrecipitationIsotopeOxygen isotope ratio cycleEcologyClimatologyChemistryBiologyGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Oxygen isotopes in tree-rings (δ18OTR) are widely used to reconstruct past climates. However, the complexity of climatic and biological processes controlling isotopic fractionation is not yet fully understood. Here, we use the MAIDENiso model to decipher the variability of δ18OTR of two temperature-sensitive species of relevant paleoclimatological interest (Picea mariana and Nothofagus pumilio) and growing at cold high-latitudes in North and South America. In this first modelling study on δ18OTR values in both northeastern Canada (53.86° N) and western Argentina (41.10° S), we specifically aim at: (1) evaluating the predictive skill of MAIDENiso to simulate δ18OTR values, (2) identifying the physical processes controlling δ18OTR by mechanistic modelling and, (3) defining the origin of the temperature signal recorded in the two species. Although the linear regression models used here to predict daily δ18O of precipitation (δ18OP) may need to be improved in the future, the resulting daily δ18OP values adequately reproduce observed (from weather stations) and simulated (by global circulation model) δ18OP series. The δ18OTR values of the two species are correctly simulated using the δ18OP estimation as MAIDENiso input, although some offset in mean δ18OTR levels is observed for the South American site. For both species, the variability of δ18OTR series is more likely linked to the effect of temperature on isotopic enrichment of the leaf water rather than on the isotopic composition of the source water. We show that MAIDENiso is a powerful tool for investigating isotopic fractionation processes but that the lack of a denser isotope-enabled monitoring network recording oxygen fractionation in the soil-vegetation-atmosphere compartments limits our capacity to decipher the processes at play. This study proves that the eco-physiological modelling of δ18OTR values is necessary to interpret the recorded climate signal more reliably.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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